2019年5月、世界の主要国が加盟する経済協力開発機構（OECD）が、人工知能（AI）の開発および運用に関する画期的な基本指針を採択しました。これは、急速に進化するAI技術がもたらす便益を享受しつつ、潜むリスクを最小限に抑えるための国際的な防波堤として機能することが期待されています。AIの悪用や暴走を防ぎ、技術が真に人々の生活に役立つ「人間中心」であること、そして差別を排除する「公平性」や判断理由を明らかにする「透明性」など、AI時代において最優先すべき原則が明確に打ち出されたのです。
この指針は、日米欧の主要36カ国に、ブラジルやアルゼンチンなど非加盟国を加えた計42カ国が署名し、AIガバナンスにおける世界的なコンセンサスを形成しました。策定に携わった中央大学国際情報学部長の平野晋氏は、指針の目的について「AIの負の側面を最小限にし、信頼できるAIをつくっていく」ことだと説明しています。これは、かつて原子核物理学の研究が原子爆弾を生み出したように、科学技術の進歩には常に**「副作用」が伴うため、AIにおいてもその負の側面を制御するためのルールが必要であるという認識に基づいています。
世界的なAI倫理の潮流：国際協調と企業の自主規制
AIに対する国際的な指針作りは、今や世界的な潮流です。日本政府や欧州連合（EU）もすでに独自の原則や指針を策定しています。2019年6月8日に開催された20カ国・地域（G20）貿易・デジタル経済相会合では、OECDや日本の指針などを受けて、「リスクと懸念を最小化しながら、AIの恩恵を最大化し、共有する」という内容と、「AIの責任ある利用に向けて協調する」との共同声明が採択されました。これは、世界全体でAIの健全な発展を目指すという強い意志の表れでしょう。
また、企業レベルでも同様の動きが加速しています。国内ではソニー**、富士通、NEC、NTTデータなどが、海外では米国のマイクロソフト、グーグル、IBMといったテック大手が、それぞれ自社のAI指針を公表しています。これらの指針が共通して重視しているのは、AIの普及に向けた信頼性の確保という課題です。テクノロジーの進化は社会を変革しますが、その信頼性を損なうことで、一気に普及の勢いを失う可能性があるのです。
「人間中心AI」がもたらす安心感：人の不安を取り除く原則
OECD指針の柱の一つである**「人間中心」という考え方は、AIに対する人々の根強い不安を払拭することを目的としています。AIが人の知能を超える転換点、いわゆるシンギュラリティー（技術的特異点）が到来し、人の仕事が奪われるのではないかという懸念は、社会で広く議論されています。シンギュラリティーとは、米国の未来学者レイ・カーツワイル氏が2045年に到来すると予想し注目を集めた概念で、AIが加速度的に進化し、社会全体が大きく変化することを指します。
この不安に対し、指針では基本的な人権などを阻害しないという原則を掲げています。平野氏は、「AIがいかに高度になっても、あくまで道具として、人が制御できなければならない」と力説します。囲碁や将棋といった特定の分野でAIは人を上回りましたが、これはあくまで一部の機能に過ぎません。しかし、もし人間の知能を上回る汎用的なAIが実現した場合、人の制御が及ばず、「人間中心」の概念が脅かされるという懸念があるため、この原則は非常に重要な意味を持つのです。
差別の温床を防ぐ「公平性」と「透明性」の確保
もう一つの重要な原則である「公平性」は、AIの判断によって人種や性別などの差別が生じないことを求めています。筑波大学の佐久間淳教授は、「採用やローンの与信といった意思決定をAIがする際に公平性が必要」だと強調しています。たとえば、2013年に米ハーバード大学が発表した研究では、グーグルの検索結果で黒人系の名前を検索した場合に、白人系よりも犯罪歴チェックの広告が多く表示されるといった、AIによる潜在的な偏見が明らかになりました。
また、2018年には米アマゾン・ドット・コムが開発した人材採用AIが、学習データに含まれる偏りのために女性よりも男性を優遇してしまうことが判明し、使用停止に追い込まれた事例もあります。AIは学習したデータに沿って判断するため、偏見を含んだデータを取り込んでしまうと、そのまま偏見に基づいた判断をする「偏見AI」になってしまいます。こうしたAIの判断に潜むバイアスを取り除くために、新しい技術や倫理的なアプローチが不可欠なのです。
そして「透明性」は、AIが下した判断の理由を説明できることを指します。特にAIの主流技術である深層学習（ディープラーニング）は、AI自身が判断項目を決める仕組みのため、人には判断理由が分からない「ブラックボックス」になりやすい性質を持っています。たとえば、自動運転車が事故を起こした場合、AIがどのような判断を下したのかが分からなければ、事故原因の究明や再発防止策を講じることができません。
工場での故障予知など、人命や事業の継続に関わる重要な意思決定の場面でも、AIの検知理由が説明できなければ、人が修理や停止の判断に迷うことになります。説明責任を果たすためにも、AIの判断過程を解き明かす透明性の確保が求められています。現在、技術的な取り組みも進んでおり、2019年1月には米国で公平性、透明性、説明責任に特化したAI学会が開催されましたが、発表の約6割が公平性に関するものであり、透明性や説明責任はまだ端緒についたばかりと言えるでしょう。
富士通デジタルテクノロジー推進法務室室長の荒堀淳一氏が指摘するように、「AIが注目される前から生じている問題がAIによって顕在化した」という側面もあります。AIという強力なツールを最大限に活用し、その恩恵を社会全体で公平に享受するためには、AIを使いこなす人々の倫理こそが今、厳しく試されているのではないでしょうか。このOECD指針は、AIがより良い未来を築くための、私たち人類共通の新しいルールブック**となるに違いありません。
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